네이버 같은 검색엔진을 만드는 시작 과정

 

 

검색 엔진은 일반적으로 여러 기술을 사용하여 사용자의 쿼리에 대한 응답으로 관련 정보를 인덱싱하고 검색합니다. 이러한 기술에는 다음이 포함됩니다.

웹 크롤링: 자동으로 웹 사이트를 방문하고 해당 페이지에 대한 정보를 수집하는 프로세스입니다. 이것은 "크롤러" 또는 "스파이더"로 알려진 프로그램에 의해 수행됩니다.

인덱싱(Indexing): 웹 페이지에서 발견되는 모든 단어 및 구의 데이터베이스인 색인을 해당 위치와 함께 구축하는 프로세스입니다. 이를 통해 사용자가 쿼리를 제출할 때 관련 페이지를 빠르게 검색할 수 있습니다.

알고리즘: 검색 엔진은 복잡한 알고리즘을 사용하여 사용자 쿼리와 관련된 순서대로 인덱스의 페이지 순위를 매깁니다. 이러한 알고리즘은 페이지 콘텐츠의 관련성, 콘텐츠에 연결된 다른 웹사이트의 수, 웹사이트의 인기도와 같은 요소를 고려합니다.

자연어 처리(NLP): 검색 엔진은 NLP 기술을 사용하여 검색어가 특정 키워드가 아닌 자연어로 작성된 경우에도 검색어의 의도를 이해하고 관련 페이지와 일치시킵니다.

사용자 인터페이스: 검색 엔진의 사용자 인터페이스(UI)는 일반적으로 웹 페이지나 모바일 앱을 통해 사용자가 엔진과 상호 작용하는 방식입니다. UI에는 일반적으로 쿼리를 입력하기 위한 텍스트 필드와 스크롤하고 클릭할 수 있는 결과 목록이 포함됩니다.

개인화: 검색 엔진은 개인화를 사용하여 사용자의 검색 기록, 위치 및 기타 요소를 기반으로 사용자 정의된 결과를 제공합니다.

기계 학습: 기계 학습 알고리즘은 결과의 관련성을 개선하고 스팸을 감지 및 필터링하며 웹 스팸과 싸우는 데 사용됩니다.

분산 시스템: 검색 엔진은 분산 시스템을 사용하여 인덱싱 및 쿼리 프로세스를 확장하고 내결함성을 개선하고 대기 시간을 줄이기 위해 데이터를 복제합니다.

전반적으로 검색 엔진의 목표는 사용자에게 가장 적절하고 유용한 정보를 가능한 한 빨리 제공하는 것이며 이러한 기술은 이러한 목표를 달성하는 데 사용됩니다.